下期文章摘要预告

基于粗集理论的决策分析马溪骏 ,　刘业政 ,　杨善林 ,　朱卫东(合肥工业大学管理学院 ,安徽合肥　 2 3 0 0 0 9)摘　要 :管理信息系统建设的重要目标之一是利用系统运行所积累的数据辅助用户进行决策分析 ,因此从数据中挖掘隐含的知识是建立决策系统的基础。粗集理论是知识发现的基础理论之一 ,是目前在知识发现领域研究最活跃的技术之一。文章从粗集的基本体系出发以优化疾病治疗方案为例探讨其在决策分析中的应用。润滑油对接触表面斜裂纹尖端应力强度因子的影响杨伯源 ,　尹　鹿(合肥工业大学土木建筑工程学院 ,安徽合肥　 2 3 0 0 0 9)…     

粗集在知识发现中的应用

粗集作为一种数据分析理论，能有效地从不确定性的数据中发现知识，是目前在知识发现领域研究的热点之一。首先对粗集理论做了简单介绍，在此基础上论述了粗集作为一种数学工具在知识发现领域中的重要问题，并提出粗集的进一步可能发展方向。     

基于粗糙近似空间中的模糊信息表示

粗集理论与模糊集合理论都是研究信息系统中知识不完备、不准确问题，两者都可利用观测数据表达知识，进行推理。针对传统粗集环境下知识表示模型用固定的属性集来描述对象这一局限，提出利用模糊属性模型对知识表达系统进行信息描述，并给出了模糊属性模型下对象及其上下近似空间的模糊表示。     

基于粗糙集的教师授课质量评价方法

根据粗糙集理论的基本概念及知识表达系统的定义,讨论了利用粗集理论进行决策分析方法,并以教师授课质量评价为例,具体说明了决策的过程。     

粗集模型的特征函数表示

粗糙集理论是处理不确定知识的一种工具,已在人工智能与知识发现、模式识别与分类、数据挖掘与故障检测等方面得到了较好应用。由于粗糙集在理论和应用两个方面的迅速发展,粗集模型得到拓广。本文研究粗集模型的特征函数表示形式,这种表示形式具有一般性,可以统一各种推广模型。粗集理论的核心是一对非数值型算子,即上下近似算子。粗集理论中的上下近似算子与证据理论中的一对数值算子——似然函数和信任函数有密切关系,为此作者研究了粗糙集与证据理论的关系。     

粗糙集理论在无线电测控系统效能评判中的应用

粗糙集理论是在集合论基础上发展起来的一项强大的数学分析工具,是一种崭新的智能信息的处理手段,它可以有效地分析和处理不精确、不一致、不完整信息,目前主要应用于模式识别、专家系统、人工神经元网络、决策分析以及知识发现.而无线电测控系统本身的复杂性及规模的庞大性,使其在用一般方法进行效能评估时具有一定困难,故将粗集理论引入了此系统的效能评估中.     

数据挖掘的粗集方法研究

数据挖掘的方法和技术很多,其中粗集理论在知识获取中得到了广泛应用,它可对不完整数据进行分析和归纳,从中发现知识.通过分析数据挖掘的含义及粗集理论的概念,讨论了数据挖掘的粗集方法.     

粗集理论及其应用（四）粗集理论和模糊集合

首先将粗集与模糊集合进行简单对比，并介绍利用粗集的概念考虑模糊集合的粗近似，定义粗模糊集合，利用模糊划分的相似性关系研究集合的近似问题，定义模糊粗集，并介绍粗模糊集合和模糊粗集的基本特性等，最后讨论知识近似模型的统一。     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中,概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性,分类隶属度与条件概率,输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较, 提出了将概率统计方法和粗集理论相结合,由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间,为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

广义单向S-粗集和它的一般结构

基于单向S-粗集和一般二元关系R,本文给出广义单向S-粗集,对广义单向S-粗集的一般结构进行了描述,对广义单向S-粗集的有关性质进行了讨论.广义单向S-粗集为研究一般系统动态的近似特性提供了新的途径和方法.     

不完备系统中基于非对称相似关系的粗集多属性决策

粗糙集理论在多属性决策、数据挖掘、机器学习、人工智能等领域发挥着越来越大的作用。经典粗糙集理论主要利用不可分辨关系对完备信息系统形成的划分来定义知识的上、下近似集,并在此基础上进行知识约简,规则推理和决策。而现实生活中存在大量不完备信息系统。针对不完备信息系统的多属性决策问题,从非对称相似关系的角度提出基于粗集的多属性决策方法。     

不完备目标信息系统中基于差异关系的粗糙集

针对建立在等价关系上的传统粗糙集对差异关系研究不足的情况,基于差异关系对传统粗糙集模型进行了扩展。在不完备目标信息系统中定义差异关系并基于这种差异关系扩充粗糙集模型。等价关系反映事物共性,差异关系反映事物个性,基于差异关系的粗糙集可用于约简否定规则。文中定义了一种差异关系,证明了基于差异关系的下、上近似集的主要性质,建立了相应的近似约简模型,最后给出了近似约简的判定定理和计算方法。     

决策细化的粗糙集理论分析

对基于粗糙集的决策系统,从理论上分析了决策数据细化的程度对规则近似质量、近似分类精度、核属性和信息熵的影响.证明了决策属性的属性值划分越细,则其规则近似质量、近似分类精度和信息熵就越小,并且决策表中决策属性值细化后所得到的核属性集一定包含细化前的核属性集.因此,在对决策属性离散化时,决策数据细化的程度要适宜.研究结果对研究决策表属性的约简、决策规则的形成和有效性等问题具有实际意义.     

粗糙逼近近似度量在分类规则挖掘中的应用

为了提高决策系统的分类质量,探讨了一种在数据仓库中基于粗糙逼近近似度量的挖掘分类规则策略.首先介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原理,并利用粗糙集理论中粗糙逼近近似度量概念,根据决策表条件属性重要性度量及条件属性对决策类划分的逼近近似度量,提出了基于改进粗糙逼近近似度量的数据挖掘进行属性约减方法,最后举例说明了如何在数据库中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

基于PL/SQL的粗糙集分类算法研究

为改进数据分类的效果，基于粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理，利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的思想，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系，简化带有不相容规则的决策系统的数据挖掘算法。通过PL／SQL演示了挖掘分类规则的过程，结果表明基于粗糙集分类算法的有效性。     

优势关系多粒度粗糙模糊集及决策规则获取

为了将多粒度粗糙集方法进一步扩展以适应模糊信息系统的需求,将多粒度思想引入到基于优势关系的粗糙模糊集模型中,提出了基于优势关系的乐观和悲观多粒度粗糙模糊集.在这2种多粒度粗糙模糊集中,采用一族而非一个优势概念来进行目标的逼近,并且被近似的目标是模糊而非清晰的集合.不仅对这2种新的粗糙模糊集的性质进行了讨论,而且研究了如何从模糊信息系统中获取逻辑连接词为"或"的决策规则,并采用一个模糊信息系统对新提出的粗糙集模型及决策规则获取进行了实例分析.结果表明:借助优势关系的方法,可以进一步扩展多粒度粗糙集方法,以处理模糊数据,从而扩大多粒度概念的应用范围.     

双论域上的决策粗糙集模型及其刻画

在决策粗糙集的基础上,对论域进行了拓展,构造了双论域上的决策粗糙集模型.依据条件概率构造了双论域上决策粗糙集的上、下近似集,并得到相应的正域、负域和边界域的定义;讨论了双论域上决策粗糙集模型的一些基本性质;通过实例给出了双论域上决策粗糙集模型在医疗诊断系统中的应用.     

粗糙集理论在多传感器目标识别中的应用

针对多传感器目标识别中存在的问题,提出了一种基于粗糙集理论的目标识别方法。该方法利用粗糙集理论对数据进行分析,通过决策系统的可辨识矩阵导出分类识别规则,建立目标识别规则库。实例分析表明,该方法的是可行的。     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.     

A new minimal rough set axiom group

Rough set axiomatization is one aspect of rough set study, and the purpose is to characterize rough set theory using independahle and minimal axiom groups. Thus, rough set theory can be studied by logic and axiom system methods. To characterize rough set theory, an axiom group named H consisting of 4 axioms, is proposed. That validity of the axiom group in characterizing rough set theory is reasonable, is proved. Simultaneously, the minimization of the axiom group, which requires that each axiom is an inequality and each is independent, is proved. The axiom group is helpful for researching rough set theory by logic and axiom system methods.